【摘要】： 隨著沿海經(jīng)濟的高速發(fā)展,海洋富營養(yǎng)化程度日趨嚴重,這使赤潮的發(fā)生頻率,規(guī)模和造成的危害都在不斷加大.因此對赤潮藻類生長過程的研究成為國內(nèi)外研究的熱門話題.本文運用現(xiàn)代非線性動力學(xué)理論和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對赤潮藻類進行了研究,取得如下成果: 首先,建立了新的赤潮藻類生態(tài)非線性動力學(xué)模型,該模型考慮了藻類,營養(yǎng)鹽,還有浮游動物之間的攝食關(guān)系.研究了模型的平衡點的穩(wěn)定性,以及HOPF分岔現(xiàn)象.為了更好的模擬出藻類周期性爆發(fā)生長,以及每次爆發(fā)的不規(guī)律性.提出了變參數(shù)的藻類生長模型,用一個周期階躍函數(shù)模擬藻類的生長率隨季節(jié)變化的規(guī)律.分析和數(shù)值模擬結(jié)果與實際吻合良好. 其次在提出采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測赤潮藻類濃度.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理的優(yōu)點,避免了各自的缺點.一方面,它利用模糊系統(tǒng)的解釋推理能力加強了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型的解釋能力,又利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能克服了模糊技術(shù)中的對專家意見的依賴性和模糊集合的非自適應(yīng)性.本文構(gòu)建了一個四層的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并且把結(jié)果和普通的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較,得出的赤潮藻類濃度模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果相對更精準. 本文還考慮水流動力學(xué)作用和光照等因素,提出了耦合流體動力學(xué)的赤潮藻類光照生長動力學(xué)模型.通過選用精確的差分格式,對模型做了數(shù)值模擬.得出的結(jié)論和實際的赤潮發(fā)生情況吻合良好. 本論文得到國家自然基金項目的資助
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：X55

【引證文獻】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 錢振松;小波網(wǎng)絡(luò)及組合預(yù)測在赤潮災(zāi)害智能預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2010年

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本文編號：2686470